算法导论怎么学

㈠ 算法该怎么学感觉好难

很多人都会说"学一样东西难",一开始我也觉得很大程度是因为每个人的智力水平等等不可改变的因素. 但是后来我发现,有一个东西也很能决定一个人是否会觉得一样东西难学,那就是理解方式.

一件事物通过不同的途径让一个人理解效果差异是很大的.就比如说数学里面教你一个圆,有的人看到一个圆就能很快明白什么是圆,有的人却非得看到x^2+y^2 = r^2这种式子才有感觉,甚至有的人需要"到定点距离为定长的点集"这种描述才能理解. 那这个不一定是说谁的智力水平更高,而是因为他们对不同形式事物的敏感程度不同.

回到算法上来.算法本质是一种数学.他是抽象的操作集合.(看这么说你可能会觉得不知所云,但是如果我说他只是一种解决问题的办法可能就好理解). 所以很多书,论文,或者很多老师教的都是一种数学描述的算法,这样子的算法就我个人而言相当难理解,看了就想到代数高数什么的.. 但是如果找一个图文并茂的解释,或者找个人一步一步把一个算法给你我比划一下,我立刻就能理解. 说白了,就是你一定要找很多很多不同的角度来尝试接受一种东西,你一定可以找到一种你相当敏感的角度,用这个角度学习你就会游刃有余. 智力因素并没有太大影响的.

具体点说,你可以试试这几种不同的角度.

1. 直接看数学形式的算法.我个人最无法接受的形式,但是有人很喜欢..例子就是算法导论上面那种描述.

2. 听一般语言描述,最理想是找一个明白的人,给你用通俗语言讲讲原理.这个不错,很多我是这么理解的

3. 图形理解,叫理解的人给你画插图,分布图,结构图等等,来分解一个算法,找到他的思路.说到图,有一个人的博客这方面做得很好:matrix67.

4. 程序理解.找到一种算法的实现程序,对着程序理解,可以尝试分布运行,观察一下变量的变化,这样来理解算法.

5. 实在太难的算法,可以边写边改来理解.当时我学习插头dp的时候就是这样,不论怎么总是一知半解,最后硬着头皮写了一遍,改了很久,但是改过了的时候,也就真的明白了是怎么回事了.

也许还有别的什么办法,因为人对事物的接受角度实在是太多了.多想想你平时学习什么比较容易,找出你最敏感的理解方式就行了.

有感而发说的一些东西,不一定都是正确的,只供参考,欢迎指正.

㈡ 学习算法导论是不是需要把高等数学，线性代数，概率论先学会

不用啊，《算法导论》是一本计算机书籍，你只需要学好其中的知识点就可以了。高等数学，线性代数，概率论，这些课和他无关紧要啊。当然，如果你学了这些知识，对你学计算机会有所帮助的。

㈢ 学习算法导论需要什么数学基础或者其他的基础吗

算法导论的数学基础要求不是很高 确切的说老外的书 对于数学的要求都不是很高 但 人家要的是研究的态度 线代 高数 还有一点点的离散数学基础就可以了

㈣ 算法导论是讲c的算法还是整个算法。适合什么时候看。我现在入门c语言。以后该怎么个学习法。

讲的当然是算法的经典理论知识和方法，这些理论和方法用在其他编程语言仍然是通用的。当然书中可能会用c语言写的代码作为例子来讲解。
学习一门编程语言和学习算法是密不可分的，系统的算法知识有助于编程语言的灵活运用，而一定的编程语言基础又有助于更好地理解算法的精髓。
如果你在学习C语言之前，有一定的编程基础，那么建议现在就开始学习算法导论，这样有助于你C语言的学习。
如果你无任何编程基础，还是建议先从学习C语言开始，等有了一定的编程基础之后再去学习算法导论，才能让你的编程能力更上一层楼。

㈤ 算法怎么学

贪心算法的定义：

贪心算法是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，只做出在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。

解题的一般步骤是：

1.建立数学模型来描述问题；

2.把求解的问题分成若干个子问题；

3.对每一子问题求解，得到子问题的局部最优解；

4.把子问题的局部最优解合成原来问题的一个解。

如果大家比较了解动态规划，就会发现它们之间的相似之处。最优解问题大部分都可以拆分成一个个的子问题，把解空间的遍历视作对子问题树的遍历，则以某种形式对树整个的遍历一遍就可以求出最优解，大部分情况下这是不可行的。贪心算法和动态规划本质上是对子问题树的一种修剪，两种算法要求问题都具有的一个性质就是子问题最优性(组成最优解的每一个子问题的解，对于这个子问题本身肯定也是最优的)。动态规划方法代表了这一类问题的一般解法，我们自底向上构造子问题的解，对每一个子树的根，求出下面每一个叶子的值，并且以其中的最优值作为自身的值，其它的值舍弃。而贪心算法是动态规划方法的一个特例，可以证明每一个子树的根的值不取决于下面叶子的值，而只取决于当前问题的状况。换句话说，不需要知道一个节点所有子树的情况，就可以求出这个节点的值。由于贪心算法的这个特性，它对解空间树的遍历不需要自底向上，而只需要自根开始，选择最优的路，一直走到底就可以了。

话不多说，我们来看几个具体的例子慢慢理解它：

1.活动选择问题

这是《算法导论》上的例子，也是一个非常经典的问题。有n个需要在同一天使用同一个教室的活动a1,a2,…,an，教室同一时刻只能由一个活动使用。每个活动ai都有一个开始时间si和结束时间fi 。一旦被选择后，活动ai就占据半开时间区间[si,fi)。如果[si,fi]和[sj,fj]互不重叠，ai和aj两个活动就可以被安排在这一天。该问题就是要安排这些活动使得尽量多的活动能不冲突的举行。例如下图所示的活动集合S，其中各项活动按照结束时间单调递增排序。

关于贪心算法的基础知识就简要介绍到这里，希望能作为大家继续深入学习的基础。

㈥ 算法到底应该怎么学

刷与不刷ACM ICPC的人在算法能力上会有巨大差距。
如果真想深入掌握各种算法，还是先刷题吧。刷到一定境界再去看更高级的算法书。
不得不承认现实生活中，一般码农工作对算法能力要求太低了，这一度让人们（包括我）认为算法似乎不那么重要。其实学习算法所锻炼出来的对各种问题敏感的反应和融会贯通能力还是非常重要的。
编程嘛，就是操作数据输出结果
算法和数据结构是配套的，你应该掌握的主要内容应该是：
这个问题用什么算法和数据结构能更快解决
这就要求你对常见的结构和算法了熟于心，你不一定要敲代码，用纸手写流程是更快的方式。
对你不懂的数据结构，你要去搜它主要拿来干嘛的，使用场景是什么。
细节出错是你对编程语言不熟悉才会导致的问题，跟你懂不懂算法没关系，这个你应该多写写练手小程序，背代码是很愚蠢的行为。
其实我觉得你这么迷茫不如实现一下stl的函数好了
我的经验就是去模拟（当然模拟只限于基础的算法)。甚至是手动模拟，比如我之前学深搜，学递归，代码很简单，但是因为涉及到栈，而你的大脑短时间内存储的栈深度只有几层（临时变量越多你大脑能模拟的栈深度就越少），实际上你没办法用大脑去想。比如学习图的深搜，一开始我是不理解的，对递归没办法理解。后来我就在纸上模拟出来，建立好邻接表以后，按照代码步骤一步步纸笔来模拟，慢慢就知道了代码的工作过程。你学习快排也是，当然你背代码也能写出来，但是可能不理解，很快就忘了。《算法导论》书上就有比较细致的执行过程，你手动模拟下partition和quicksort的过程，一开始就用很简单的用例，把整个过程都手动执行一遍，慢慢就了解了。很多算法都有一个循环不变式，你代码如果逻辑正确并且能够维持循环不变式，一般写出来就是正确的。
建议找本《算法》或者《算法导论》这些教材，每学习一个算法就先大致浏览下， 然后细致分析每一步代码的执行过程（纸笔模拟或者代码单步调试），当确认你真正明白之后，尝试不看代码就靠对算法过程的了解和正确的逻辑去自己实现。
当然，我不认为你写出很多算法就是高手了，现在大部分高级语言不需要你重复造轮子，你造出来的质量也远逊于库中那些高手的代码，可以去学习他们代码的实现，比如看看stl源码。真正工程用到的代码与一般算法实现还是有很多改进的。
最重要的不是你会写这些算法了，而是学会了很多思想。比如二分的思想，递归的思想，分治的思想，动态规划，贪心等，以及现实中很多数据结构的抽象等。难的不是学会了算法，而是如何运用这些算法思想去解决问题。

㈦ 《算法导论》有什么好的学习心得

本人没有读过这本书，文化水平不够，就算读了估计也是不知所云，这个应该是比较专业的人看的吧，那我只能从网上摘录些供大家分享。

推荐每学一个算法，就去各个OJ（Online Judge）找一些相关题目做做，有时理论让人很无语，分析代码也是一个不错的选择。

㈧ 大学的数据结构学过一遍，但是都不怎么熟悉，然后现在想学算法，该怎么开始学

首先数据结构是研究数据的存储的，虽然在这个过程中也会诞生很多有意义的算法，比如图、树等等；
对于数据结构的话，你先买一本书，把书上的每一章节过一遍，然后到Leetcode或者是牛客网上找题，从数组、到链表、到树、到图，都过一遍，然后你不是不怎熟悉嘛，所以要多看别人的解析，遇到不懂的地方立刻查。
对于算法的话，我觉得还是找一些面试书来看比较好，经典算法要记住，改进的算法要弄清原理，毕竟算法有很多，不是一时半会就能看完的，面试书比较实用，内容也基本够用。

㈨ 请教算法导论这本书怎么样适合什么程度的学习者

适合了解一门或以上编程语言的人，即使你没学过数据结构也没关系，因为它把数据结构中的算法从基础到非常深入全部都包括了，个人建议你先把C语言用熟悉了，然后再去看，算法导论，如果有决心看完，数据结构都不用看，因为你看完算法导论，就等于学会了非常高级的数据结构，但是看完很难。。。

至于C++，可以顺带着学一下，然后用C++自己把算法实现一下，等于练两倍。
也不一定非得学C++，可以学习Java或者C#，看你的发展方向